Detection of Breast Cancer Based on Fuzzy Frequent Itemsets Mining

Background: Breast cancer, a type of malignant tumor, affects women more than men. About one third of women with breast cancer die of this disease. Hence, it is imperative to find a tool for the proper identification and early treatment of breast cancer. Unlike the conventional data mining algorithms, fuzzy logic based approaches help in the mining of association rules from quantitative transactions.Methods: In this study a novel fuzzy methodology IFFP (Improved Fuzzy Frequent Pattern Mining), based on a fuzzy association rule mining for biological knowledge extraction, is introduced to analyze the dataset in order to find the core factors that cause breast cancer. This method consists of two phases. During the first phase, fuzzy frequent itemsets are mined using the proposed algorithm IFFP. Fuzzy association rules are formed during the second phase, indicating whether a person belongs to benign or malignant. This algorithm is applied on WBCD (Wisconsin Breast Cancer Database) to detect the presence of breast cancer.Results: It is determined that the factor, Mitoses has low range of values on both malignant and benign and hence it does not contribute to the detection of breast cancer. On the other hand, the high range of Bare Nuclei shows more chances for the presence of breast cancer.Conclusion: Experimental evaluations on real datasets show that our proposed method outperforms recently proposed state-of-the-art algorithms in terms of runtime and memory usage.     

乳腺癌基因芯片实验数据分析与挖掘

目的 对公共数据库上下载得到的乳腺癌基因芯片试验结果进行数据分析,找出在正常组织与癌组织中呈现差异表达的基因,并寻找差异表达基因的相关基因.方法 综合运用显著性分析（SAM）、顶级评分基因对（TSP）、关联规则挖掘等方法,对数据进行处理.结果 筛选出若干呈现差异表达的基因,并且寻找了其中一部分基因的可能高度相关的基因.结论 筛选出的基因及其相关基因可用于为进一步的研究提供候选基因.     

Machine Learning Based Computer Aided Diagnosis of Breast Cancer Utilizing Anthropometric and Clinical Features

Breast cancer is one of the most prevalent types of cancers in females, which has become rampant all over the world in recent years. The survival rate of breast cancer patients degrades considerably for patients diagnosed at an advanced stage compared to those diagnosed at an early stage. The objective of this study is two folds. The first one is to find the most relevant biomarkers of breast cancer, which can be attained from regular blood analysis and anthropometric measurements. The other one is to improve the performance of current computer-aided diagnosis (CAD) system of early breast cancer detection. This study utilized a recent data set containing nine anthropometric and clinical attributes. In our methodology, first, we performed multicollinearity analysis and ranked the features based on the weighted average score obtained from four filter-based feature evaluation methods such as F-score, information gain, chi-square statistic, and Minimum Redundancy Maximum Relevance. Next, to improve the separability of the target classes, we scaled and weighted the dataset using min-max normalization and similarity-based attribute weighting by the k-means clustering algorithm, respectively. Finally, we trained standard machine learning (ML) models and evaluated the performance metrics by 10-fold cross-validation method. Our support vector machine (SVM) model with radial basis function (RBF) kernel appeared to be the most successful classifier by utilizing six features, namely, Body Mass Index (BMI), Age, Glucose, MCP-1, Resistin, and Insulin. The obtained classification accuracy, sensitivity, and specificity are 93.9% (95% CI: 93.2–94.6%), 95.1% (95% CI: 94.4–95.8%), and 94.0% (95% CI: 93.3–94.7%), respectively; these performance metrics outperformed state-of-the-art methods reported in the literature. The developed model could potentially assist the medical experts for the early diagnosis of breast cancer by employing a set of attributes that can be easily obtained from regular blood analysis and anthropometric measurements.     

乳癌术后方对乳腺癌术后患者生活质量、肿瘤标志物和外周血T细胞亚群的影响

摘要 目的：观察乳癌术后方对乳腺癌术后患者生活质量、肿瘤标志物和外周血T细胞亚群的影响。方法：选择2017年6月~2018年6月期间我院收治的乳腺癌术后长期门诊随访患者100例,根据双色球法将患者分为对照组（50例）和实验组（50例）,对照组接受西医常规标准化治疗,实验组在此基础上于术后接受乳癌术后方治疗,治疗1年后对比两组疗效、生活质量、肿瘤标志物、外周血T细胞亚群和3年无病生存率。结果：实验组的临床总有效率为84.00%（42/50）,效果优于对照组的56.00%（28/50）,组间比较有统计学差异（P<0.05）。治疗后,实验组症状领域评分较对照组低,总体健康状况、功能领域评分高于对照组（P<0.05）。治疗后,实验组血清糖类抗原125（CA125）、癌胚抗原（CEA）、恶性肿瘤特异性生长因子（TSGF）水平低于对照组（P<0.05）。与对照组比较,治疗后实验组CD3⁺、CD4⁺、CD4⁺/CD8⁺较高,CD8⁺较低（P<0.05）。实验组的3年无病生存率高于对照组（P<0.05）。结论：乳腺癌术后患者在西医常规标准化治疗基础上添加乳癌术后方,效果较好,可有效控制癌症,提高机体免疫功能,促进生活质量改善,提高3年无病生存率。     

A Hybrid Deep Learning Model for Predicting Molecular Subtypes of Human Breast Cancer Using Multimodal Data

BackgroundThe prediction of breast cancer subtypes plays a key role in the diagnosis and prognosis of breast cancer. In recent years, deep learning (DL) has shown good performance in the intelligent prediction of breast cancer subtypes. However, most of the traditional DL models use single modality data, which can just extract a few features, so it cannot establish a stable relationship between patient characteristics and breast cancer subtypes.DatasetWe used the TCGA-BRCA dataset as a sample set for molecular subtype prediction of breast cancer. It is a public dataset that can be obtained through the following link: https://portal.gdc.cancer.gov/projects/TCGA-BRCAMethodsIn this paper, a Hybrid DL model based on the multimodal data is proposed. We combine the patient's gene modality data with image modality data to construct a multimodal fusion framework. According to the different forms and states, we set up feature extraction networks respectively, and then we fuse the output of the two feature networks based on the idea of weighted linear aggregation. Finally, the fused features are used to predict breast cancer subtypes. In particular, we use the principal component analysis to reduce the dimensionality of high-dimensional data of gene modality and filter the data of image modality. Besides, we also improve the traditional feature extraction network to make it show better performance.ResultsThe results show that compared with the traditional DL model, the Hybrid DL model proposed in this paper is more accurate and efficient in predicting breast cancer subtypes. Our model achieved a prediction accuracy of 88.07% in 10 times of 10-fold cross-validation. We did a separate AUC test for each subtype, and the average AUC value obtained was 0.9427. In terms of subtype prediction accuracy, our model is about 7.45% higher than the previous average.     

乳腺X 线摄影癌周透亮带的影像特征及其病理基础与价值

目的:研究乳腺X线摄影癌周透亮带影像学特征,分析其病理基础及临床意义。方法:回顾性分析2010年6月-2011年10月期间我院经手术病理证实为乳腺癌患者196例,筛选出术前进行过乳腺X线摄影检查并且图像上癌周出现透亮带征象的患者共47例51个病灶,测量肿块直径、癌周透亮带宽度等,与病理大体标本切面和镜下切片进行对比研究分析。结果:双乳病灶多分布于外上象限(19/51),临床触诊病灶大小平均值约35.45±1.25 mm。乳腺X摄影观察病灶均为肿块样,影像测量病灶大小平均值约20.49±1.18 mm,与临床触诊大小之间的差别具有统计学意义(t=2.85,P<0.01);肿块周围可观察到宽窄不均透亮带,平均宽度约15.07±0.86 mm,乳腺癌癌周透亮带宽度与肿块大小之间没有显著相关性(r=0.188,P=0.186)。病理大体标本观察病灶周围包绕一圈连续的黄色脂肪组织;HE染色镜下切片观察瘤灶周围为一圈成熟脂肪细胞,局部被瘤灶边缘增生的致密结缔组织为主的毛刺分割,脂肪组织中散在分布炎性细胞,部分区域见灶状癌细胞团浸润。结论:乳腺X线摄影癌周透亮带病理基础为伴随瘤周间质反应的富含脂肪的组织层,此征象对乳腺癌的诊断、以及临床评估肿瘤浸润范围具有一定意义。     

吉西他滨联合化疗方案治疗复发转移性乳腺癌的临床疗效观察

目的:观察吉西他滨与顺铂联合以及吉西他滨与紫杉醇联合治疗复发转移性乳腺癌的疗效和不良反应。方法:本研究收集65例女性乳腺癌术后复发转移的患者作为研究对象。随机分成两组,分别应用吉西他滨与顺铂(GP方案组)、吉西他滨与紫杉醇(GT方案组)联合进行治疗。GP方案组患者有30例,第1天、第8天用吉西他滨800mg~1000mg/m2溶于0.9%的100mL生理盐水中静脉滴注;第1天~第3天,21天重复用顺铂30mg/m2溶于0.9%的250mL生理盐水中静脉滴注;GT方案组患者有35例,吉西他滨的使用方法与GP方案组相同,第2天,21重复用紫杉醇135mg/m2溶于0.9%的500mL生理盐水中静脉滴注。对化疗时产生的不良反应进行对症处理。结果 :GP方案组化疗有效率为46.67%,疾病控制率为70.00%;GT方案组化疗有效率为42.86%,疾病控制率为68.57%,两组比较差异均无统计学意义(P0.05)。GT组脱发的发生率为62.86%,明显高于GP组的10.00%(P0.001),其他不良反应在两组之间差异无统计学意义(P0.05)。结论:GP方案和GT方案在治疗复发转移性乳腺癌有较好的疗效,不良反应较轻,可作为复方转移性乳腺的一种化疗方案。     

乳腺癌中丝／苏氨酸蛋白激酶Plk1mRNA的表达及其预后价值

目的：检测乳腺癌细胞和组织中丝／苏氨酸蛋白激酶Plk1基因mRNA的表达情况并分析其预后价值。方法：应用半定量RT-PCR方法分析3株人乳腺癌细胞和1株正常乳腺上皮细胞中Plk1基因mRNA的表达水平。同时分析84例乳腺癌及对应的癌旁正常乳腺上皮组织中Plk1mRNA的表达水平。统计学分析Plk1mRNA表达水平与乳腺癌患者年龄、肿瘤大小、组织分化程度、淋巴结转移状况、TNM分期和雌激素受体（ER）等临床病理参数之间的关系,以及与预后之间的关系。结果：Plk1基因mRNA在乳腺癌细胞中的相对表达水平显著高于其在正常乳腺上皮细胞中的相对表达水平（P值均小于〈0．05）。另外,Plk1mRNA在乳腺癌组织中平均表达水平（0．88±0．18）显著高于其在癌旁正常乳腺上皮组织中平均表达水平（0．22±0．10;P〈0．01）。统计学分析结果袁明：Plk1mRNA表达水平和乳腺癌患者的淋巴结转移状况及TNM分期密切相关（P=0．009或0．007）。Kaplan—Meier生存曲线分析结果表明：高Plk1mRNA表达水平的乳腺癌患者的5年无疾病进展率及总体生存率均显著低于低Plk1mRNA表达水平的乳腺癌患者（P=0．0026及0．0136）。COX模型的多因素预后分析结果表明：Plk1基因mRNA表达水平是乳腺癌患者的一个独立的预后因素（HR=4．764,95％CI：1．341-6．123,P=0．0025）。结论：Plk1在乳腺癌组织呈现高表达水平,其mRNA表达水平有望成为临床乳腺癌患者一个重要的预后判断分子指标。     

乳腺癌中丝/ 苏氨酸蛋白激酶Plk1 mRNA 的表达及其预后价值

目的:检测乳腺癌细胞和组织中丝/苏氨酸蛋白激酶Plk1基因mRNA的表达情况并分析其预后价值。方法:应用半定量RT-PCR方法分析3株人乳腺癌细胞和1株正常乳腺上皮细胞中Plk1基因mRNA的表达水平。同时分析84例乳腺癌及对应的癌旁正常乳腺上皮组织中Plk1 mRNA的表达水平。统计学分析Plk1 mRNA表达水平与乳腺癌患者年龄、肿瘤大小、组织分化程度、淋巴结转移状况、TNM分期和雌激素受体(ER)等临床病理参数之间的关系,以及与预后之间的关系。结果:Plk1基因mRNA在乳腺癌细胞中的相对表达水平显著高于其在正常乳腺上皮细胞中的相对表达水平(P值均小于<0.05)。另外,Plk1 mRNA在乳腺癌组织中平均表达水平(0.88±0.18)显著高于其在癌旁正常乳腺上皮组织中平均表达水平(0.22±0.10;P<0.01)。统计学分析结果表明:Plk1 mRNA表达水平和乳腺癌患者的淋巴结转移状况及TNM分期密切相关(P=0.009或0.007)。Kaplan-Meier生存曲线分析结果表明:高Plk1 mRNA表达水平的乳腺癌患者的5年无疾病进展率及总体生存率均显著低于低Plk1 mRNA表达水平的乳腺癌患者(P=0.0026及0.0136)。COX模型的多因素预后分析结果表明:Plk1基因mRNA表达水平是乳腺癌患者的一个独立的预后因素(HR=4.764,95%CI:1.341~6.123,P=0.0025)。结论:Plk1在乳腺癌组织呈现高表达水平,其mRNA表达水平有望成为临床乳腺癌患者一个重要的预后判断分子指标。     

Early Stage Chronic Kidney Disease Diagnosis by Applying Data Mining Methods to Urinalysis,Blood Analysis and Disease History

Background

Chronic kidney disease (CKD) is a disorder associated with breakdown of kidney structure and function. CKD can be diagnosed in its early stage only by experienced nephrologists and urologists (medical experts) using the disease history, symptoms and laboratory tests. There are few studies related to the automatic diagnosis of CKD in the literature. However, these methods are not adequate to help the medical experts.

丙戊酸协同顺铂抑制乳腺癌和结直肠癌细胞生长

摘要 目的：探究丙戊酸（Valproic acid, VPA）协同顺铂抑制乳腺癌和结直肠癌细胞增殖。方法：首先使用Western blot 检测 VPA 对Acetyl-Histone H3蛋白水平的影响,使用Cell Counting Kit-8（CCK-8）法检测 VPA 对乳腺癌和结直肠癌细胞的细胞活力的影响。其次单药顺铂、VPA 和联合用药处理乳腺癌细胞 MDA-MB-231 和结直肠癌细胞 HCT-15,使用 IncuCyte 动态检测细胞生长过程和生长终点。结果：发现VPA 可抑制组蛋白去乙酰化酶的功能,升高Acetyl-Histone H3的蛋白水平,VPA 可抑制乳腺癌细胞和结直肠癌细胞增殖,且对 VPA 的药物敏感性相似;顺铂和 VPA 连用后可显著抑制乳腺癌和结直肠癌细胞增殖和活力。结论：本文发现 VPA 抑制组蛋白去乙酰化酶发挥抑制乳腺癌和结直肠癌细胞生长的新机制,并可以与顺铂连用提高抗肿瘤效果和药物敏感性,为同时患有癫痫和肿瘤的人群提供新的治疗思路。     

PET/CT和超声弹性成像在乳腺癌诊断中的价值对比分析

目的:探讨PET/CT和超声弹性成像(UE)在乳腺癌诊断中的价值。方法:回顾性分析2011年1月至2012年5月在我院确诊的173例乳腺患者的临床资料,所有患者均行PET/CT和UE检查。依据病理组织活检和临床随访分别评价PET/CT和UE对乳腺癌诊断的灵敏性、特异性、准确性,并比较两者的结果。结果:PET/CT和UE诊断乳腺癌的灵敏性分别为98.8%和81.3%;特异性分别为84.3%和97.2%;准确性分别为90.7%和90.2%;两种方法联合检测诊断乳腺癌的灵敏性、特异性、准确性分别为98.8%、98.1%、98.4%,UE检测乳腺癌的敏感性明显低于PET/CT及PET/CT+UE,PET/CT检测乳腺癌的特异性明显低于UE及PET/CT+UE,PET/CT+UE诊断乳腺癌的准确性显著提高(P0.05)。结论:PET/CT和超声弹性成像在乳腺癌诊断中均有较高的应用价值,各有优缺点,二者联合检测可提高乳腺癌诊断的准确率。     

Induction of Apoptosis and Autophagy Using Ectopic DSCR1 Expression in Breast Cancer Cells

Down syndrome critical region 1 gene (DSCR1) is an anti-angiogenesis gene that inhibits the growth of tumor cells. In this study, the role of autophagy and apoptosis in DSCR1-induced cytotoxicity were investigated in MDA-MB-468 breast cancer cells. Lentivirus vector harboring DSCR1 (LV-DSCR1⁺) was constructed in HEK 293 cells and the optimal dosage of lentivirus vector for infection was determined by the MTT assay. After infection of cells using LV-DSCR1⁺, acridine orange and ethidium bromide staining was performed to investigation of apoptosis and autophagy. Expression of DSCR1 and marker genes for angiogenesis (VEGF), apoptosis (Bax and Bcl2) and autophagy (LC3 and Beclin) were determined by Real time PCR. The cellular morphological changes related to apoptosis and autophagy was happened after 48 hours of viral infection. Fragmented bright orange nucleuses and vacuoles were observed due to the cell apoptosis and autophagy after acridine orange and ethidium bromide staining. Upregulation of Bax, Lc3, DSCR1 and Beclin1 and downregulation of Bcl2 and VEGF was detected due to treatment with LV-DSCR1⁺. These results demonstrated that LV-DSCR1⁺ can induce apoptosis and autophagy, therefore suggesting that it may serves as an efficient tool to breast cancer treatment.     

纳米紫杉类药物在乳腺癌治疗中的研究现状

紫杉醇虽被证明在多种肿瘤治疗中均具有良好的效果,但其有一个严重的缺陷:水溶性低。临床使用中需使用聚氧乙烯蓖麻油(CremphorEL)或无水乙醇作为溶剂,但其在体内降解时能释放组胺,导致严重的过敏反应以及肾毒性和神经毒性等不良反应,此外还存在患者耐受性差、血药浓度低、靶向性差等不足。在乳腺癌的诊断和治疗中,纳米技术改变了紫杉醇制剂的特征参数而使药物表现出缓释、控释性及靶向性等优势,解决了传统紫杉醇制剂水溶性差的缺点,提高了药物的生物利用度,并明显降低了紫杉醇的毒性和副作用,给紫杉醇药物在体内运输提供了新途径。     

乳腺癌手术前后凝血纤溶功能及血小板参数变化及意义

目的:探讨乳腺癌患者手术前后凝血纤溶功能及血小板参数的变化情况及其意义。方法:收取2014年2月至2016年2月间于我院进行手术的乳腺癌患者90例作为研究对象进行回顾性分析,对其手术前一天及手术后凝血纤溶功能及血小板参数进行比较,另选择同期于我院进行体检的35例健康女性作为对照。结果:乳腺癌组手术前凝血纤溶功能各指标均显著高于对照组,手术后纤维蛋白原(FIB)、D-二聚体(D-D)均较术前明显升高,凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血酶时间(APTT)明显降低,差异有统计学意义(P0.05)。乳腺癌组手术前血小板参数均显著高于对照组,手术后血小板压积(PCT)、平均血小板体积(MPV)、血小板分布宽度(PDW)均较术前明显升高,差异有统计学意义(P0.05)。肿瘤分期为Ⅰ~Ⅱ期的患者PT、APTT、FIB及D-D变化幅度均小于Ⅲ期患者;无淋巴结转移的患者TT、APTT变化幅度小于有淋巴结转移的患者;HER-2受体阴性患者D-D变化幅度小于HER-2受体阳性患者,差异有统计学意义(P0.05)。肿瘤分期为Ⅰ~Ⅱ期的患者血小板计数(PLT)及MPV变化幅度小于Ⅲ期患者;HER-2受体阴性患者PLT及MPV变化幅度小于HER-2受体阳性患者,差异有统计学意义(P0.05)。结论:乳腺癌患者凝血纤溶功能及血小板参数均较健康女性有较大改变,且术后患者血液高凝状态更加明显,机体存在更高的血栓风险,应加强围手术期管理。     

指长比与乳腺癌的相关性研究

本文研究了宁夏汉族女性256例(正常对照:128例,乳腺癌患者:128例)左右手指长比(2D∶3D、2D∶4D、2D∶5D、3D∶4D、3D∶5D、4D∶5D),比较其均值的差异性;分析了指长比与年龄间的关系。结果表明:1)宁夏汉族正常女性与乳腺癌患者组指长比均值呈现2D∶3D<2D∶4D<3D∶4D<2D∶5D<4D∶5D<3D∶5D的趋势;2)乳腺癌患者组指长比均值均高于正常对照组,2D∶3D(P<0.05)、2D∶4D(P<0.01)、2D∶5D(左手P4D的比例高于对照组;3)乳腺癌患者组指长比均值与发病年龄呈高度负相关(P<0.001)。     

基于生物数据挖掘分析PTX3在非小细胞肺癌中的表达及其与预后的关系

摘要 目的：探讨正五聚素蛋白 3（PTX3）在非小细胞肺癌（NSCLC）中的表达及预后意义。方法：运用 Oncomine、GEPIA分析PTX3在NSCLC组织中的表达情况，通过GEPIA分析PTX3表达与NSCLC患者生存期的相关性，利用CCLE分析 PTX3在 NSCLC细胞系中的表达水平，从CCLE下载NSCLC相关基因芯片并用 R语言筛选 PTX3共表达基因，利用基因本体（GO）和KEGG信号通路分析对 PTX3 相关共表达基因进行功能注释。结果：Oncomine和GEPIA 数据库中分析显示 PTX3 基因在NSCLC组织中显著低表达（P＜0.05）；利用GEPIA数据库生存分析功能发现，PTX3高表达与NSCLC预后呈负相关（P＜0.05）；在CCLE数据库里利用 R 软件共筛选出 105个NSCLC中与PTX3共表达的基因，GO功能富集分析表明，PTX3相关性蛋白主要定位于黏着斑、细胞-基质黏着连接及细胞间连接等，主要参与细胞外基质、细胞外结缔组织、细胞-基质粘附及上皮细胞发育等生物过程。KEGG分析显示PTX3共表达基因主要参与紧密连接、调节肌动蛋白骨架及JAK-STAT信号通路等。结论：PTX3基因在NSCLC组织中低表达，PTX3表达与NSCLC患者预后相关，可能作为NSCLC患者预后评估的分子标志物之一。     

血管紧张素Ⅱ受体1、VEGF和MVD在乳腺癌中的表达及相关性研究

目的:研究AT1受体、VEGF和CD34在乳腺癌中的表达、并探讨其相关性及临床意义。方法:该实验采用免疫组化方法(SP法),对102例乳腺癌患者石蜡包埋切片中的AT1受体、VEGF和CD34进行检测。结果:AT1受体在乳腺癌中阳性表达率为48%,在乳腺癌中有腋淋巴结转移组为61．8%,无腋淋巴结转移组为31．9%,两者差别有统计学意义(P＜0．05)。VEGF在乳腺癌中表达率为40．2%,有腋淋巴结转移组44．4%,无腋淋巴结转移组为23．5%,两者差别有统计学意义(P＜0．01)。AT1R阴性表达组的VEGF阳性表达率为11．3%(6/53),AT1R阳性表达组的VEGF阳性表达为71．4%(35/49),两者差别有统计学意义(P＜0．05); AT1R阴性表达组的MVD值为17．35±5．67,AT1R阳性表达组的MVD值为20．37±7．30,两组差别有显著性(P＜0．05)。VEGF阴性表达组的MVD表达率为17．14±5．78,VEGF阳性表达组的MVD表达为21．27±7．14,两组差别有统计学意义(P＜0．05)。结论:乳腺癌组织中AT1受体的阳性表达率为48%(49/102)AT1受体表达与患者年龄、肿瘤大小、ER、PR无相关性,而与腋淋巴结转移成正相关;乳腺癌组织中VEGF的阳性表达率为40．2%(41/102),VEGF表达与患者年龄、肿瘤大小、ER、PR无相关性,而与腋淋巴结转移成正相关;AT1受体表达与VEGF表达成正相关。在乳腺癌组织中MVD和AT1R和VEGF表达均成正相关。     

整合素与EGFR 受体家族相互作用在乳腺癌中的作用研究进展

整合素与表皮生长因子受体（epithelial growth factor receptor,EGFR）在乳腺癌的发生、进展、侵袭与转移过程中发挥着重要的作用。在乳腺癌中,多种整合素的功能都与细胞的粘附相关,而EGFR 与细胞增殖、转移密切相关,过表达的整合素和EGFR 受体家族预示着预后不良。通过与受体结合,形成同源或异源二聚体,被活化的受体激活下游的信号蛋白,调节由细胞外至细胞内的信号途径,由此将刺激信号传入细胞内,从而控制细胞的增殖、转移等细胞生命事件,实现促进肿瘤进展与转移的作用。本文就整合素与EGFR 之间的相互作用在乳腺癌中的作用、对乳腺癌治疗策略及新药研发方向的影响进行综述。     

基于免疫组化和癌症基因组图谱数据分析的脾酪氨酸激酶在宫颈癌中的表达研究

摘要 目的：探讨Syk 在宫颈癌中的表达及其临床意义。方法：应用免疫组化检测Syk在宫颈癌、癌前病变(CIN)和相应的正常宫颈组织中的表达。借助R2生物信息平台挖掘Syk在TCGA数据库305例宫颈鳞癌中的mRNA表达及其与预后的关系。结果：免疫组化结果显示,Syk在宫颈癌巢分化较好的中心区表达较强,在分化较低的癌巢周边区表达较弱。Syk 染色主要定位在宫颈癌和正常宫颈组织的细胞质和细胞膜,正常宫颈组织基底细胞无 Syk 表达,8例CIN组织细胞核中可见Syk表达, 但宫颈癌组织细胞核中未见Syk表达。Syk在宫颈癌、CIN和正常宫颈组织中的阳性率分别是76%、54%、40%,三组间的表达差异具有统计学意义（P=0.001）。Syk 在深度浸润和淋巴结转移中表达较强。数据挖掘结果显示,Syk mRNA在305例不同临床分期的宫颈癌中均表达,Syk mRNA高表达组219例,Syk mRNA低表达组73例,其中13例生存数据缺失,Syk高表达组的患者预后较差。结论：Syk在宫颈癌中的表达提示Syk在宫颈癌中具有致癌蛋白的作用,Syk在某些CIN中的核表达可能与更好的预后相关。